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引言 公司知识库接了 RAG 之后，业务方提了第二个需求："能不能让它答得再准点？"——这个"再准点"背后是实打实的吐槽：问"年假可以攒到明年吗"，它从员工手册里捞出一段"考勤打卡规则"；问"服务器扩容审批流程"，它把无关的"机房巡检 SOP"排在最前面。答案的来源没问题（文档库里确实有），但检索根本没把对的段落捞出来——生成模型再强，也架不住喂进去的是错料。 我们拉了 100 条真实业务问题的评测集，跑了一版基线：Top5 召回率只有 60%——40% 的问题，正确答案所在的段落根本不在喂给大模型的上下文里。大模型面对缺失的料，只能一本正经地编。 最终的优化路径非常经典，就三步：按段落语义切分 → BM25+向量混合检索 → Rerank 重排序，召回率从 60% 提到 95%。这篇文章把这 60% → 95% 的全过程完整还原：每一步的坏代码长什么样、为什么坏、怎么改、改完涨了几个点——这是一份可以照着抄的调优清单。 一、先搞清"召回率"：RAG 排障的第一性指标 1.1 三个指标别混着说 RAG 的效果问题要先拆开看，不同层的问题药方完全不同： 指标定义反映哪层的问题 ....

一、引言 LLM 大语言模型虽然强大，但有一个致命缺陷：不知道我们系统的内部设计。 当你问"我们系统的订单流程是怎样的？"或者"用户登录接口的限流策略是什么？"，LLM 只能回答通用知识，无法给出准确答案。 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）正是解决这个问题的最佳方案。它的核心思想是：先从知识库中检索相关文档，再将这些文档作为上下文喂给 LLM，让它基于这些信息生成答案。 二、RAG 架构原理 2.1 RAG 工作流程 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ RAG 完整工作流程 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 【构建阶段】 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 原始文档 │───▶│ 文档切片 │───....

最近AI技术火得一塌糊涂，各种大模型层出不穷。但你知道吗？现在我们可以在本地部署大模型，搭建自己的智能客服系统，而且完全私有化，不用担心数据泄露问题。今天就来给大家分享一个超实用的技术方案：SpringBoot + Ollama + RAG，让你的智能客服系统既聪明又安全。